Data Scientist
⚲ Warszawa
13 440 - 15 960 PLN (B2B)
Wymagania
- wykształcenie wyższe z zakresu data science, ekonometrii, statystyki, matematyki, fizyki lub pokrewnych
- min. 2 lata doświadczenia w obszarze MLOps, Machine Learning lub Data Engineering
- znajomość środowisk chmurowych Azure i ekosystemu Microsoft
- umiejętność programowania w Pythonie
- znajomość Git oraz procesów CI/CD
- doświadczenie z SAS VIYA, Azure ML, Databricks, Fabric lub podobnymi platformami analitycznymi
- znajomość zagadnień związanych z deploymentem, monitoringiem i zarządzaniem cyklem życia modeli
- umiejętność samodzielnej analizy nowych technologii i proponowania ich zastosowania biznesowego
Opis stanowiska
Będziesz budować silniki decyzyjne z wykorzystaniem ML i AI w procesach biznesowych oraz rozwijać narzędzia automatyzacji, w tym CI/CD. Twoje zadania obejmą projektowanie i rozwój środowisk MLOps, wdrażanie i monitorowanie pełnego cyklu życia modeli analitycznych oraz integrację środowisk on-premise z chmurą. Uwaga: zakres obowiązków jest szeroki — od zaawansowanych modeli predykcyjnych po proste reguły biznesowe; oczekuje się też samodzielnego analizowania nowych technologii i proponowania ich zastosowania, co może oznaczać dodatkową pracę badawczą. Dobra oferta dla Data Scientista z min. 2-letnim doświadczeniem w MLOps/ML/Data Engineering, który zna Azure i chce pracować przy projektach ML.
🔍 Dekoder Ogłoszenia
🔴
budowę wspierających silników decyzyjnych z wykorzystaniem ML i AI w procesach biznesowych
Może oznaczać zarówno zaawansowane modele predykcyjne, jak i proste reguły biznesowe zautomatyzowane przez ML.
🔴
rozwój narzędzi wspierających automatyzację, w tym CI/CD
Może oznaczać tworzenie od zera skomplikowanych potoków CI/CD, lub jedynie konfigurację istniejących narzędzi.
🔴
Minimum 2-letnie doświadczenie w obszarze MLOps, Machine Learning lub Data Engineering
Zakres doświadczenia może być bardzo szeroki, od podstawowych zadań po zaawansowane projekty.
🔴
Umiejętność samodzielnej analizy nowych technologii i proponowania ich zastosowania biznesowego
Oczekuje się, że będziesz nie tylko wdrażać, ale też aktywnie poszukiwać i proponować nowe rozwiązania, co może oznaczać dodatkową pracę badawczą.
🔴
Analiza potrzeb roz
Fragment jest urwany, co może sugerować niedopracowanie ogłoszenia lub brak jasności co do zakresu obowiązków.